Python 操作 MySQL 之 pysql 与 ORM(转载)
2018-06-23 13:23:47来源:未知 阅读 ()
本文针对 Python 操作 MySQL 主要使用的两种方式讲解:
- 原生模块 pymsql
- ORM框架 SQLAchemy
本章内容:
- pymsql 执行 sql 增\删\改\查 语句
- pymsql 获取查询内容、获取自增 ID
- pymsql 游标
- pymsql 更改 fetch 数据类型
- pymsql 利用 with 简化操作
- ORM 下载安装
- ORM 史上最全操作
一、pymsql
pymsql 是 Python 中操作 MySQL 的原生模块,其使用方法和 MySQL 的SQL语句几乎相同
1、下载安装
pip3 install pymysql
2、执行SQL
执行 SQL 语句的基本语法:
需要注意的是:创建链接后,都由游标来进行与数据库的操作,当然,拿到数据也靠游标
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql # 创建连接 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1') # 创建游标 cursor = conn.cursor() # 执行SQL,并返回收影响行数 effect_row = cursor.execute("update hosts set host = '1.1.1.2'") # 执行SQL,并返回受影响行数 #effect_row = cursor.execute("update hosts set host = '1.1.1.2' where nid > %s", (1,)) # 执行SQL,并返回受影响行数 #effect_row = cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)]) # 提交,不然无法保存新建或者修改的数据 conn.commit() # 关闭游标 cursor.close() # 关闭连接 conn.close()
3、获取新创建数据自增ID
可以获取到最新自增的ID,也就是最后插入的一条数据ID
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1') cursor = conn.cursor() cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)]) conn.commit() cursor.close() conn.close() # 获取最新自增ID new_id = cursor.lastrowid
4、获取查询数据
获取查询数据的三种方式:
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1') cursor = conn.cursor() cursor.execute("select * from hosts") # 获取第一行数据 row_1 = cursor.fetchone() # 获取前n行数据 # row_2 = cursor.fetchmany(3) # 获取所有数据 # row_3 = cursor.fetchall() conn.commit() cursor.close() conn.close()
5、移动游标
操作都是靠游标,那对游标的控制也是必须的
注:在fetch数据时按照顺序进行,可以使用cursor.scroll(num,mode)来移动游标位置,如: cursor.scroll(1,mode='relative') # 相对当前位置移动 cursor.scroll(2,mode='absolute') # 相对绝对位置移动
6、fetch数据类型
默认拿到的数据是小括号,元祖类型,如果是字典的话会更方便操作,那方法来了:
# 关于默认获取的数据是元祖类型,如果想要或者字典类型的数据,即: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1') # 游标设置为字典类型 cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) r = cursor.execute("call p1()") result = cursor.fetchone() conn.commit() cursor.close() conn.close()
7、利用 with 自动关闭
每次连接数据库都需要连接和关闭,啊,好多代码,那么方法又来了:
是不是很屌啊?
# 利用with定义函数 @contextlib.contextmanager def mysql(self, host='127.0.0.1', port=3306, user='nick', passwd='', db='db1', charset='utf8'): self.conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, passwd=passwd, db=db, charset=charset) self.cuersor = self.conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) try: yield self.cuersor finally: self.conn.commit() self.cuersor.close() self.conn.close() # 执行 with mysql() as cuersor: print(cuersor) # 操作MySQL代码块
二、SQLAlchemy
SQLAlchemy 简称 ORM 框架,该框架建立在数据库的 API 之上,使用关系对象映射来进行数据库操作;
简言之便是:将类对象转换成 SQL 语句,然后使用数据 API 执行 SQL 语句并获取执行结果。
1、下载安装
pip3 install SQLAlchemy
需要注意了:SQLAlchemy 自己无法操作数据库,必须结合 pymsql 等第三方插件,Dialect 用于和数据 API 进行交互,根据配置文件的不同调用不同的数据库 API,从而实现对数据库的操作,如:
MySQL-Python mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname> pymysql mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>] MySQL-Connector mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname> cx_Oracle oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...] 更多详见:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html
2、内部处理
使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作,Engine使用ConnectionPooling连接数据库,然后再通过Dialect执行SQL语句。
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5) # 执行SQL # cur = engine.execute( # "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES ('1.1.1.22', 3)" # ) # 新插入行自增ID # cur.lastrowid # 执行SQL # cur = engine.execute( # "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES(%s, %s)",[('1.1.1.22', 3),('1.1.1.221', 3),] # ) # 执行SQL # cur = engine.execute( # "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES (%(host)s, %(color_id)s)", # host='1.1.1.99', color_id=3 # ) # 执行SQL # cur = engine.execute('select * from hosts') # 获取第一行数据 # cur.fetchone() # 获取第n行数据 # cur.fetchmany(3) # 获取所有数据 # cur.fetchall()
3、ORM功能使用
使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作。
根据类创建对象,对象转换成SQL,执行SQL。
a、创建表
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship from sqlalchemy import create_engine # 指定字符集、最大连接池数 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:suoning@127.0.0.1:3306/suoning4?charset=utf8", max_overflow=5) Base = declarative_base() # 创建单表 class Users(Base): # 表名 __tablename__ = 'users' # 表字段 id = Column(Integer, primary_key=True) # 主键、默认自增 name = Column(String(32)) extra = Column(String(16)) __table_args__ = ( UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), # 唯一索引 Index('ix_id_name', 'name', 'extra'), # 普通索引 ) def __repr__(self): # 查是输出的内容格式,本质还是对象 return "%s-%s" %(self.id, self.name) # 一对多 class Favor(Base): __tablename__ = 'favor' nid = Column(Integer, primary_key=True) caption = Column(String(50), default='red', unique=True) # 默认值、唯一索引 def __repr__(self): return "%s-%s" %(self.nid, self.caption) class Person(Base): __tablename__ = 'person' nid = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32), index=True, nullable=True) favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid")) # 与生成表结构无关,仅用于查询方便 favor = relationship("Favor", backref='pers') # 多对多 class ServerToGroup(Base): # 关系表要放对应表上面,否则找不到 __tablename__ = 'servertogroup' nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id')) # 外键 group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id')) group = relationship("Group", backref='s2g') server = relationship("Server", backref='s2g') class Group(Base): __tablename__ = 'group' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(64), unique=True, nullable=False) # 不能为空 port = Column(Integer, default=22) # group = relationship('Group',secondary=ServerToGroup,backref='host_list') class Server(Base): __tablename__ = 'server' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # 自增 hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False) def init_db(): # 创建表 Base.metadata.create_all(engine) def drop_db(): # 删除表 Base.metadata.drop_all(engine) 创建表
注:设置外检的另一种方式 ForeignKeyConstraint(['other_id'], ['othertable.other_id'])
b、操作表
操作表那必须导入模块,创建相应类,相应增\删\改\查的语法,详细见下code吧^^:
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship from sqlalchemy import create_engine # 指定字符集、最大连接池数 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:suoning@127.0.0.1:3306/suoning4?charset=utf8", max_overflow=5) Base = declarative_base() # 创建单表 class Users(Base): # 表名 __tablename__ = 'users' # 表字段 id = Column(Integer, primary_key=True) # 主键、默认自增 name = Column(String(32)) extra = Column(String(16)) __table_args__ = ( UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), # 唯一索引 Index('ix_id_name', 'name', 'extra'), # 普通索引 ) def __repr__(self): # 查是输出的内容格式,本质还是对象 return "%s-%s" %(self.id, self.name) # 一对多 class Favor(Base): __tablename__ = 'favor' nid = Column(Integer, primary_key=True) caption = Column(String(50), default='red', unique=True) # 默认值、唯一索引 def __repr__(self): return "%s-%s" %(self.nid, self.caption) class Person(Base): __tablename__ = 'person' nid = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32), index=True, nullable=True) favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid")) # 与生成表结构无关,仅用于查询方便 favor = relationship("Favor", backref='pers') # 多对多 class ServerToGroup(Base): # 关系表要放对应表上面,否则找不到 __tablename__ = 'servertogroup' nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id')) # 外键 group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id')) group = relationship("Group", backref='s2g') server = relationship("Server", backref='s2g') class Group(Base): __tablename__ = 'group' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(64), unique=True, nullable=False) # 不能为空 port = Column(Integer, default=22) # group = relationship('Group',secondary=ServerToGroup,backref='host_list') class Server(Base): __tablename__ = 'server' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # 自增 hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False) def init_db(): # 创建表 Base.metadata.create_all(engine) def drop_db(): # 删除表 Base.metadata.drop_all(engine) # 先实例化sessionmaker类,Session对象加括号执行类下的__call__方法, # 得到session对象,所以session可以调用Session类下的add,add_all等方法 Session = sessionmaker(bind=engine) # 指定引擎 session = Session()
# 增 # 添加一条 obj = Users(name="张三", extra='三儿') session.add(obj) # 添加多条 session.add_all([ Users(name="李四", extra='四儿'), Users(name="汪五", extra='五儿'), ]) # 提交 session.commit()
# 删 session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete() session.query(Users).filter_by(id = 1).delete() session.commit()
# 改 session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "nick"}) session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "nick", "extra":"niubily"}) session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "Suo"}, synchronize_session=False) session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate") session.commit()
# 查 # all()结果为对象列表,first()为具体对象 ret = session.query(Users).all() ret = session.query(Users.name, Users.extra).all() ret = session.query(Users).filter_by(name='nick').all() ret = session.query(Users).filter_by(name='nick').first() print(ret)
那如何加限制条件等,我要更灵活使用,好吧,还是见下 code:
# 条件 ret = session.query(Users).filter_by(name='nick').all() ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'nick').all() ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'nick').all() ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all() ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all() ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='nick'))).all() from sqlalchemy import and_, or_ # 导入模块 ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'nick')).all() ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'nick')).all() ret = session.query(Users).filter( or_( Users.id < 2, and_(Users.name == 'nick', Users.id > 3), Users.extra != "" )).all() # 通配符 ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('n%')).all() ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('n%')).all() # 限制 ret = session.query(Users)[1:2] # 排序 ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all() ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all() # 分组 from sqlalchemy.sql import func # 导入模块 ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all() ret = session.query( func.max(Users.id), func.sum(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all() ret = session.query( func.max(Users.id), func.sum(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all() # 连表 ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all() ret = session.query(Person).join(Favor).all() ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all() # isouter=True 理解为 left join ,如果不写为 inner join # 组合 q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2) q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2) ret = q1.union(q2).all() q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2) q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2) ret = q1.union_all(q2).all()
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